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Enregistrement W2028745400 · doi:10.5539/jas.v4n10p224

Detection of Genetic Components of Variation for Yield, Fibre and Quality Traits in Flax (Linum usitatissimum L.)

2012· article· en· W2028745400 sur OpenAlexvenueno aff
KIRAN KIRAN, V. K. Sood, S. Bhateria

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetics and Plant Breeding
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinumBiologyYield (engineering)Dominance (genetics)Selection (genetic algorithm)HorticultureBotanyAgronomyGeneGeneticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The research was carried out using generation mean analysis derived from crosses of TL-11 x Him Alsi-2, Turkey x Binwa and TL-43 x Binwa at two locations i.e. E1 and E2. Out of the three crosses, TL -11 x Him Alsi-2 was the best cross in both the locations. This cross invariably has given 2-3 times higher yield than the remaining crosses. Therefore, the results obtained in the present investigation with respect to the above best cross for generation mean analysis suggested that both additive and dominance gene effects were important for most of the traits but dominance was predominant as compared to additive effects. Duplicate type of gene action was observed in the expression of days to 50 per cent flowering, seed yield per plant, plant height, technical height and fibre traits in E2 for the above cross which implies the use of biparental approach and selection to be deferred to later generations. Complimentary type of gene action was observed for biological yield per plant, seed yield per plant which implies the use of biparental approach and early generation selection. Therefore, it appears worthwhile to go for biparental matings or few cycles of recurrent selection for the accumulation of favourable genes for seed yield and its components in linseed. Different breeding strategy for crosswise as well as location wise is suggested because gene action was different in two locations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,922
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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